КОСАРЕВА Лариса Анатольевна – к. филол. н., доцент кафедры русского языка № 3 Института русского языка
г. Москва
KOSAREVA Larisa Anatolyevna – Cand. Sci. (Philology), Associate Professor, Department of Russian Language No. 3, Institute of the Russian Language
Moscow
Интеграция цифровых языковых ресурсов в преподавание русского языка как иностранного (РКИ) открывает новые возможности для формирования у студентов-иностранцев лингвокультурной компетенции. Национальный корпус русского языка (НКРЯ) представляет собой уникальное хранилище аутентичных текстов различных жанров и стилей, однако его дидактический потенциал в изучении культурных концептов остаётся недостаточно раскрытым. Проблема исследования заключается в отсутствии методически обоснованных подходов к использованию НКРЯ и сопутствующих корпусных инструментов (AntConc, Sketch Engine, OpenCorpora) для системной работы с ключевыми концептами русской культуры в иноязычной аудитории. Цель статьи – разработать и экспериментально проверить методику использования корпусных технологий при изучении концепта СЧАСТЬЕ студентами-иностранцами уровня B2. Методы исследования включают теоретический анализ научной литературы по концептологии и методике РКИ, корпусный анализ (частотный, коллокационный, контекстологический), педагогический эксперимент с участием 58 студентов, анкетирование и статистическую обработку данных (t-критерий Стьюдента, коэффициент эффективности Коэна). Результаты показали статистически значимое преимущество экспериментальной группы, обучавшейся по авторской методике с использованием корпусных технологий, над контрольной группой, занимавшейся по традиционной программе: итоговый прирост баллов составил 34,4 против 14,5 (t(56) = 11,42, p < 0,001, d = 3,04). Наиболее выраженный эффект зафиксирован в формировании корпусно-информационных навыков (прирост 11,9 балла) и лингвокультурной компетенции (прирост 8,7 балла). Выводы подтверждают, что системное использование корпусных технологий обеспечивает глубокое осмысление культурных концептов, развитие исследовательских умений и устойчивую мотивацию к изучению РКИ. Предложенная методика может быть внедрена в учебные программы по русскому языку как иностранному на уровне B2.
The integration of digital language resources into the practice of teaching Russian as a foreign language (RFL) opens up new opportunities for developing linguocultural competence in foreign students. The National Corpus of the Russian Language (NCRL) is a unique repository of authentic texts of various genres and styles, but its didactic potential in studying cultural concepts remains insufficiently explored. The problem lies in the absence of methodologically grounded approaches to using the NCRL and related corpus tools (AntConc, Sketch Engine, OpenCorpora) for systematic work with key concepts of Russian culture in a foreign-language audience. The aim of the article is to develop and experimentally verify a methodology for using corpus technologies in studying the concept of HAPPINESS by foreign students at level B2. The research methods include theoretical analysis of scientific literature on conceptology and RFL methodology, corpus analysis (frequency, collocational, contextual), pedagogical experiment with 58 students, questionnaires, and statistical data processing (Student’s t-test, Cohen’s coefficient). The results showed a statistically significant advantage of the experimental group trained according to the author’s methodology using corpus technologies over the control group following the traditional program: the final increase was 34.4 points versus 14.5 (t(56) = 11.42, p < 0.001, d = 3.04). The most pronounced effect was recorded in the formation of corpus-information skills (an increase of 11.9 points) and linguocultural competence (an increase of 8.7 points). The conclusions confirm that the systematic use of corpus technologies ensures a deep understanding of cultural concepts, the development of research skills, and sustained motivation to learn RFL. The proposed methodology can be implemented in curricula for Russian as a foreign language at level B2.
The authors declare that there are no conflicts of interest present.